双色球预测 Skill (SSQ Predictor) v2.2
⚠️ 重要声明
双色球开奖为独立随机事件，任何数学模型都无法真正预测开奖结果。
本工具仅供数学研究、统计分析学习与娱乐参考，不构成任何投注建议。
请理性对待彩票，量力而行。
⚡ 执行模式
| 模式 | 条件 | 行为 |
|---|---|---|
| Agent 自执行模式 | 无 Python 环境 | 按本文档方法论推理分析走势、输出版面描述 |
| Python 加速模式 | Python + 依赖可用 | 运行 python scripts/ssq_predictor.py <cmd> |
双色球规则
- 红球: 从 1-33 中选 6 个（不重复）
- 蓝球: 从 1-16 中选 1 个
- 开奖: 每周二、四、日 21:15
第一部分：Python 加速模式
环境检测
python --version && python -c "import requests, numpy; print('OK')" 2>/dev/null || echo "需要: pip install requests numpy beautifulsoup4 lxml scipy"
命令列表
| 命令 | 用途 |
|---|---|
python scripts/ssq_predictor.py predict |
预测下期 3 组号码 |
python scripts/ssq_predictor.py predict --top-n 5 --save |
预测 5 组并保存 |
python scripts/ssq_predictor.py predict --count 300 |
使用 300 期历史 |
python scripts/ssq_predictor.py fetch --count 200 |
刷新历史数据 |
python scripts/ssq_predictor.py iterate |
自我迭代优化权重 |
python scripts/ssq_predictor.py backtest |
回测 20 期 |
python scripts/ssq_predictor.py backtest --test-count 50 --save |
回测 50 期并保存 |
python scripts/ssq_predictor.py stats |
综合统计（遗漏排行/区间分布/重号/数据健康） |
python scripts/ssq_predictor.py self-test |
自检测试（含数据新鲜度检查） |
python scripts/ssq_predictor.py analyze --reds 1 5 12 18 25 30 --blue 8 |
深度分析单组号码合理性 |
python scripts/ssq_predictor.py compare "01 05 12 18 25 30 08" "02 06 13 19 26 31 09" |
对比多组号码 |
python scripts/ssq_predictor.py latest |
获取最新开奖 + 本期预测自动对账 |
python scripts/ssq_predictor.py evaluate |
评估历史预测准确率（含奖级统计） |
v2.2 新特性
- 数据新鲜度检测: 缓存超过 3 天自动告警（双色球每周二/四/日开奖），网络回退到旧缓存时提示先
fetch刷新；self-test含新鲜度检查项。 - 预测组多样性约束: 任意两组红球重叠 ≤ 4 个（至少 2 个不同），各组蓝球不重复，避免 3 组预测高度雷同。
- 命中闭环: 预测按官方规则自动判定奖级（一至六等奖）；
latest拉取开奖后自动对账本期命中预测；evaluate输出中奖组数与奖级分布。
第二部分：Agent 自执行模式
当 Python 环境不可用时，agent 按以下方法论自行推理分析。
2.1 获取数据
告知用户手动提供以下任一格式的数据：
1. 粘贴最近 50-200 期开奖记录（每行: 期号 日期 红1 红2...红6 蓝球）
2. 提供最新一期开奖号码
3. 使用已缓存的数据文件 data/history.json
2.2 分析维度
频率分析
统计每个号码在全部历史中的出现次数。出现频率高的号码在概率上有"惯性"。
方法：对红球 1-33 和蓝球 1-16 分别计数，近 50 期给予 1.5× 权重。
遗漏值分析
计算每个号码距离上次出现的期数（遗漏值）。遗漏值超过历史平均遗漏值的号码回补概率升高。
平均遗漏值 ≈ 历史期数 × 6 / 33（红球），历史期数 / 16（蓝球）。
冷热号
- 热号（近 10 期出现）: 短期趋势，可能延续
- 温号（近 10-20 期出现）: 正常水平
- 冷号（近 30 期未出现）: 有回归需求
和值约束
6 个红球和值历史均值约 100-105，常见范围 80-125。推荐预测的和值应在此范围内。
奇偶比
常见奇偶比: 3:3（最频繁，约 33%）、2:4、4:2。
大小比
大号(17-33) vs 小号(1-16)。常见比例: 3:3、2:4、4:2。
连号
约 65% 的期数包含至少一对连号（如 05-06）。推荐至少保留一组含连号的预测。
区间分布
将 1-33 分为三个区间：
- 一区(1-11): 约 2 个
- 二区(12-22): 约 2 个
- 三区(23-33): 约 2 个
避免某一区间号码过多或过少。
重号
与上期重复的号码。平均每期有 1-2 个重号。
跨度（极距）
最大红球 - 最小红球。常见范围 18-30，均值约 25。
AC 值
两两差值不同值个数 - 5。常见范围 6-10，均值约 8。
蓝球独立分析
蓝球 16 选 1，每一期都是独立事件。观察近期走势（冷热交替、区域偏好）。
2.3 推荐预测策略
基于以上分析，生成 3 组预测号码：
-
第 1 组（均衡型）: 综合所有维度，按概率分布加权采样
- 和值 90-115、奇偶比 3:3 或 2:4、大小比 3:3
- 含 1-2 个热号 + 1-2 个冷号 + 1 对连号
- 蓝球选近期遗漏较短的热号 -
第 2 组（冷号回补型）: 重点追遗漏值高的冷号
- 含 2-3 个遗漏 15 期以上的冷号
- 和值稍低 85-105
- 蓝球选遗漏超过平均的冷号 -
第 3 组（热号追踪型）: 重点追近 5 期热号
- 含 3-4 个近 5 期内出现过的热号
- 和值 95-115
- 蓝球选近 10 期最热的号码
2.4 输出格式
每次分析输出需包含：
1. 最新开奖信息（期号/日期/号码）
2. 关键统计数据（遗漏排行 Top10、冷热号、区间分布）
3. 三组预测号码 + 详细理由
4. 免责声明
第三部分：数学模型参考
| 模型 | 默认权重 | 原理 |
|---|---|---|
| 频率分析 | 12% | 带时间衰减的历史出现频率 |
| 遗漏值分析 | 13% | 遗漏越大回归概率越高 |
| 贝叶斯推断 | 12% | Dirichlet 先验 + 观测更新 |
| 冷热号分析 | 10% | 热号追踪 + 冷号回补 |
| 马尔可夫链 | 10% | 基于上期状态转移 |
| 和值约束 | 8% | 高斯分布约束 |
| 奇偶比 | 7% | 常见比例 3:3/2:4/4:2 |
| 大小比 | 7% | 大(17-33)/小(1-16) |
| 连号分析 | 6% | 连号对频率 |
| 尾数分布 | 5% | 个位数分布 |
| AC 值 | 5% | 差值集合大小 |
| 跨度分析 | 5% | 最大-最小跨度 |
> 权重通过自我迭代动态调整。详见 references/math-models.md
数据来源
| 优先级 | 来源 | URL |
|---|---|---|
| 1 | 中国福彩官方 API | cwl.gov.cn |
| 2 | 500.com | datachart.500.com |
| 3 | 中彩网 zhcw.com | zhcw.com |
| 4 | 本地缓存 | data/history.json |
自我迭代机制
- 记录每次预测号码和对应期号
- 开奖后对比预测 vs 实际
- 评分: 红球命中数 × 10 + 蓝球命中 × 30
- 基于得分调整模型权重（EMA 平滑）
- 表现好 → 增强高权重模型；表现差 → 向均匀分布靠拢
局限性声明
- 双色球为独立随机事件，无法真正预测
- 所有模型均为统计学启发式方法，不保证准确率
- 回测结果不代表未来表现
- 本工具仅供数学研究与娱乐参考，不构成任何投注建议
本 Skill 由 ssq-predictor v2.2 提供 — 仅供数学研究与娱乐参考
变更日志 (v2.2)
- 数据新鲜度检测:
cache_freshness()按缓存写入时间判定陈旧（阈值 3 天），网络回退到旧缓存时自动告警；self-test新增新鲜度检查项。 - 预测多样性约束: 多组预测任意两组红球重叠 ≤ 4 个（超限自动重采样），各组蓝球不重复。
- 命中闭环:
prize_level()按官方规则判定一至六等奖；latest自动对账本期开奖与历史预测；evaluate新增中奖组数/奖级分布/待开奖数。 - 文档对齐: 命令表补齐
analyze/compare/self-test/stats（原仅在代码中，文档缺失）。 - 测试: 37 → 49 个用例全绿（新增新鲜度/多样性/奖级判定 12 个）。
